Short-term predictive skill does not imply identification of long-term tree-growth trajectories in an Amazonian high-várzea forest
Aunque los modelos de crecimiento de Richards y Lundqvist–Korf demuestran una capacidad predictiva precisa a corto plazo para los diámetros de los árboles en los bosques de várzea alta de la Amazonía, no logran identificar de manera confiable las trayectorias de crecimiento a largo plazo ni respaldar proyecciones de vida útil o inferencias de ciclos de corta debido a la creciente sensibilidad a los parámetros del modelo más allá del horizonte de los datos observados.
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En los vastos y húmedos bosques del Amazonas, donde los árboles crecen en un ritmo dictado por el ascenso y descenso de los ríos, los forestales se enfrentan a un difícil rompecabezas: cómo gestionar estos bosques sin destruirlos. Para tomar estas decisiones, necesitan saber con qué rapidez crecen los árboles y qué tamaño alcanzarán finalmente. Esta información ayuda a determinar cuándo es seguro cosechar madera y cuándo dejar que el bosque se recupere. Sin embargo, medir el crecimiento de un árbol tropical es complicado porque estos árboles viven durante siglos, mucho más de lo que cualquier investigador humano puede observarlos. Los científicos suelen depender de parcelas permanentes, donde miden los mismos árboles cada pocos años, para estimar el crecimiento. El desafío es que un periodo corto de observación puede mostrar que un árbol crece de manera constante, pero eso no garantiza que el modelo utilizado para predecir ese crecimiento seguirá siendo preciso dentro de décadas. Si un modelo se equivoca sobre la trayectoria a largo plazo, podría dar lugar a planes de cosecha demasiado agresivos o demasiado conservadores, perjudicando potencialmente la capacidad de regeneración del bosque.
Un equipo de investigadores se propuso probar precisamente este problema en un bosque de várzea alta, un tipo de llanura aluvial amazónica que recibe sedimentos ricos en nutrientes de los ríos. Trabajaron con un conjunto masivo de datos recopilados de seis grandes parcelas de una hectárea durante casi una década. El equipo realizó un seguimiento de miles de árboles supervivientes, midiendo el ancho de sus troncos al inicio y al final de varios intervalos de tiempo que variaban desde menos de un año hasta casi cuatro años. Utilizaron dos enfoques matemáticos diferentes, conocidos como modelos de crecimiento independientes de la edad, que predicen el tamaño futuro de un árbol basándose en su tamaño actual y en el tiempo transcurrido, en lugar de en su edad desconocida. Estos modelos son populares porque no requieren conocer la edad de un árbol, algo que a menudo es imposible de determinar en el campo. Los investigadores querían ver si estos modelos podían predecir con precisión el tamaño de los árboles en los próximos años y, lo que es más importante, si esa precisión a corto plazo significaba que también podían predecir de forma fiable las historias de vida completas de los árboles.
El estudio encontró que, para el corto plazo, los modelos funcionaron muy bien. Cuando los investigadores probaron los modelos ocultando los datos de una parcela entera a la vez y pidiendo a los modelos que predijeran los árboles de esa parcela oculta, las predicciones fueron significativamente mejores que simplemente asumir que los árboles no crecerían en absoluto. Los modelos redujeron el error promedio en la predicción del tamaño final del árbol en aproximadamente un 24 por ciento para toda la comunidad forestal y en aproximadamente un 27 por ciento para un grupo específico de especies de alto valor comercial. Este éxito se mantuvo incluso cuando los investigadores probaron los modelos frente a periodos de tiempo futuros que no habían sido vistos durante la fase de entrenamiento. Los dos diferentes enfoques matemáticos que probaron funcionaron de forma casi idéntica, lo que sugiere que, para el propósito de predecir el crecimiento de los próximos años, la forma específica de la ecuación importa menos que el hecho de que capture el patrón básico de crecimiento.
Sin embargo, el estudio lanzó una advertencia crucial cuando miró más allá de esos pocos años. Si bien los modelos fueron excelentes para predecir lo que sucedería en el siguiente inventario, no lograron identificar la verdadera trayectoria a largo plazo de los árboles. Los investigadores descubrieron que los modelos no podían determinar el tamaño máximo que un árbol alcanzaría eventualmente, un valor conocido como asíntota. Debido a que los datos solo cubrieron unos pocos años de la vida de un árbol, los modelos eran matemáticamente incapaces de decidir si un árbol dejaría de crecer a cierto tamaño o continuaría creciendo mucho más. Cuando los investigadores utilizaron estos modelos para proyectar el crecimiento durante décadas, los resultados comenzaron a divergir drásticamente. Un árbol que comienza con un tamaño específico podría predecirse que alcance una altura bajo un conjunto de supuestos, pero una altura completamente diferente bajo otro conjunto de supuestos, a pesar de que ambos conjuntos de supuestos se ajustan perfectamente a los datos a corto plazo.
Los investigadores concluyeron que la habilidad predictiva a corto plazo no implica la identificación a largo plazo. El hecho de que un modelo pueda pronosticar con precisión el tamaño de un árbol en tres años no significa que haya descifrado la curva de crecimiento de toda la vida del árbol. La incertidumbre que es invisible en un intervalo corto se acumula y se vuelve masiva con el tiempo. Para las especies listadas comercialmente, la diferencia en el tamaño proyectado después de 90 años podría ser tan grande como 32 centímetros, una brecha demasiado grande para ignorar en la gestión forestal. El estudio establece explícitamente que estas proyecciones a largo plazo no deben tratarse como pronósticos ni utilizarse para establecer ciclos de corte para la cosecha de madera. En cambio, son escenarios condicionales que muestran qué tan sensibles son los resultados a las partes desconocidas del modelo. La verdadera lección es que los gestores forestales no pueden simplemente tomar un modelo que funciona para los próximos años y asumir que funcionará para las próximas décadas. Para tomar decisiones sobre el futuro del bosque, necesitan información que abarque periodos mucho más largos, como datos de anillos de árboles o monitoreo a largo plazo, en lugar de confiar únicamente en mediciones a corto plazo.
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